BaseValidateMMM.plot_prior_predictive#
- BaseValidateMMM.plot_prior_predictive(original_scale=False, hdi_list=None, add_mean=True, add_gradient=False, ax=None, **plt_kwargs)[fuente]#
Trace la distribución predictiva previa a partir del ajuste del modelo.
Esta función crea una visualización de la distribución predictiva previa del modelo, permitiendo la comparación con los datos observados. Puede incluir intervalos de densidad más alta (HDI), predicciones medias y una representación en gradiente de la distribución completa.
- Parámetros:
- original_scale : bool, opcionalbool, opcional
Si es verdadero, grafique en la escala original de la variable objetivo. Si es falso, grafique en la escala transformada utilizada para el modelado. El valor predeterminado es falso.
- hdi_list :
listdefloat, opcionalpython:lista de python:float, opcional Lista de niveles de IDH para graficar. El valor predeterminado es [0.94]. Proporcione una lista vacía para omitir la representación gráfica del IDH.
- add_mean : bool, opcionalbool, opcional
Si es verdadero, añade la predicción media al gráfico. El valor predeterminado es verdadero.
- add_gradient : bool, opcionalbool, opcional
Si es verdadero, añade una representación en gradiente de la distribución posterior completa. El valor predeterminado es falso.
- ax :
plt.Axes, opcionalplt.Axes, opcional Un objeto Axes de matplotlib en el que trazar. Si es None, se creará una nueva figura y ejes.
- **plt_kwargs
dict Argumentos adicionales de palabras clave para pasar a plt.subplots() al crear una nueva figura.
- Devoluciones:
plt.FigureEl objeto Figure de matplotlib que contiene la gráfica.
- Aumentos:
ValueErrorSi la longitud de la variable objetivo no coincide con la longitud de la columna de fecha en los datos predictivos posteriores.
Notas
Esta función visualiza las predicciones del modelo en comparación con los datos observados. Los datos observados siempre se representan como una línea negra. Dependiendo de los parámetros, también puede mostrar: - HDI (Intervalos de Mayor Densidad) en niveles del 94% y 50% - Línea de predicción media - Representación del gradiente de la distribución posterior completa